Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Japanese

このコースでは、開発者が安全なデータおよび AI アプリケーションを Databricks プラットフォーム上に直接構築・デプロイできるようにする新機能、Databricks Apps を紹介します。主に、組織内の非技術系ユーザーがデータから得られる知見を活用できるカスタムアプリケーションを作成する必要がある、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者を対象としています。

コースはまず、Databricks Apps の主要なコンポーネントの概要から始まり、続いて外部サービスと連携するシンプルなアプリのデプロイを行います。次に、Databricks プラットフォームの機能と統合された、インテリジェントでデータドリブンなアプリケーションを構築・デプロイする方法を学びます。その後、Databricks 環境の外でアプリを開発する方法を扱います。最後に、安全で信頼性の高いエンタープライズアプリを実装するためのベストプラクティスを詳しく解説して締めくくります。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• ナビゲーション、ノートブックの作成、コードの実行、UI を通じたワークスペース機能へのアクセスなど、Databricks ワークスペースの基本的な操作に慣れていること

• 仮想環境、パッケージ管理、Web アプリケーション開発の概念など、Python プログラミングの中級レベルの経験があること

• プロジェクトのセットアップ、デバッグ、コードの実行など、VSCode や PyCharm などの統合開発環境（IDE）に関する理解があること

• カタログ、スキーマ、テーブル、およびデータオブジェクトにプログラムからアクセスするためのデータガバナンスの原則など、Unity Catalog の概念に関する基本的な知識があること

• コマンドラインインターフェイス、特に Databricks CLI のインストール、設定、およびパーソナルアクセストークンを使った認証に慣れていること

• ユーザーインターフェイス、フォーム処理、クライアント・サーバー間のやり取りなど、Web アプリケーションのフレームワークと概念に関する基本的な理解があること

• クラウドコンピューティング環境におけるサービスプリンシパル、ID 管理、認証の概念に関する初級レベルの経験があること

• ローカル開発、テスト、本番運用へのデプロイのワークフローなど、アプリケーションのデプロイの概念に関する基本的な知識があること

Outline

Databricks Apps の概要

• Databricks Apps の概要

• シンプルな Databricks App の構築

• Databricks App でのオブザーバビリティの実装

アプリの構築とデプロイ

• Databricks App の構造

• インテリジェントなデータドリブンアプリの構築

• インテリジェントアプリのコンテキスト認識対応

本番運用への準備

• 運用のベストプラクティス

• ベストプラクティスの実装

• バイブコーディングによるアプリ作成

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Data Architect

Data Modeling Strategies - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。

ハンズオンラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

このコースで扱う内容は次のとおりです。

• Databricks Data Intelligence Platform の概要と、Databricks workspace、Unity Catalog、ノートブックの連携方法。

• Delta Lake テーブルの作成と管理。

• INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更。

• Delta テーブルのバージョン履歴とタイムトラベルの確認。

• Lakeflow Connect のオプション（CTAS、アップロード UI、COPY INTO）を使用したデータの取り込み。

• ブロンズ、シルバー、ゴールドの各レイヤーを通じてデータを変換するメダリオンアーキテクチャのパイプラインの構築。

• Lakeflow ジョブによるパイプラインの自動化。

• （ボーナス）Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築。

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